Beste Grafikkarte für Deep Learning
Erfahrung ist entscheidend für die Entwicklung der Fähigkeiten, die erforderlich sind, um tiefes Lernen auf neue Themen anzuwenden. Eine schnelle GPU bedeutet einen schnellen Gewinn der praktischen Erfahrung durch sofortiges Feedback. GPUs enthalten mehrere Kerne, um mit parallelen Berechnungen umzugehen. Sie enthalten auch umfangreiche Speicherbandbreite, um diese Informationen problemlos zu verwalten.
Unsere Top -Empfehlung für die beste Grafikkarte für Deep Learning ist die NVIDIA Geforce RTX 3080. Kaufen Sie es jetzt für USD 2.429 bei Amazon.
In diesem Sinne versuchen wir, die Frage zu beantworten: „Was ist die beste Grafikkarte für KI, maschinelles Lernen und tiefes Lernen?”Durch die Überprüfung mehrerer Grafikkarten, die derzeit im Jahr 2021 erhältlich sind.
Karten überprüft:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti
- Nvidia Titan RTX
- AMD RX VEGA 64
Nachfolgend finden Sie die Ergebnisse:
Nvidias RTX 3080
Merkmale
- Erscheinungsdatum: 23. September 2021
- Nvidia Ampere Architektur
- PCI-EXPRESS X16
- 112 Tflops Tensorleistung
- 640 Tensorkerne
- 8704 Cuda -Kerne
- 10 GB 320-Bit GDDR6X, 19 Gbit / s
- Speicherbandbreite: 760 GB/s
- Berechnen Sie APIs: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Rezension:
Der RTX 3080 ist im Moment bei weitem die kosteneffizienteste GPU. Wenn es um verschiedene tiefe Lernaufgaben geht, gilt es als ideal für Prototypen. Das liegt daran, dass Prototyping auf agile Weise mit kleineren Modellen und Datensätzen durchgeführt werden sollte. Der RTX 3080 bietet Ihnen das zusammen mit einem anständigen Speicher und bleibt immer noch billig. Es ist billiger als die meisten Karten auf dieser Liste.
Sie können also in jedem Bereich Prototypen, unabhängig davon. Sobald Sie einen anständigen Prototyp haben, können Sie bessere Maschinen (vorzugsweise 3090) ausführen und auf größere Modelle skalieren.
Das Training auf RTX 3080 erfordert jedoch kleinere Chargengrößen, da es ein kleineres VRAM hat. Wenn Sie also mit größeren Chargengrößen trainieren möchten, lesen Sie diesen Artikel weiter, um weitere Optionen zu erhalten.
Nvidia RTX 3080 Details: Amazon
Nvidia Tesla V100
Merkmale:
- Nvidia Volta Architecture
- PCI-E-Schnittstelle
- 112 Tflops Tensorleistung
- 640 Tensorkerne
- 5120 Nvidia Cuda® Cores
- VRAM: 16 GB
- Speicherbandbreite: 900 GB/s
- Berechnen Sie APIs: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Rezension:
Der Nvidia Tesla V100 ist ein Gigant und eine der besten Grafikkarten für KI, maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Diese Karte ist vollständig optimiert und wird mit all den Leckereien gepackt, die man für diesen Zweck möglicherweise benötigen kann.
Der Tesla V100 ist in 16 GB und 32 GB Speicherkonfigurationen erhältlich. Mit viel VRAM, KI -Beschleunigung, hoher Speicherbandbreite und spezialisierten Tensor -Kernen für Deep Learning können Sie sicher sein, dass jedes Trainingsmodell reibungslos verläuft - und in weniger Zeit. Insbesondere kann der Tesla V100 125Tlops Deep Learning Performance für Training und Inferenz liefern [3], was durch die Volta -Architektur von NVIDIA ermöglicht wird.
Der Tesla V100 bietet 30 -fache Leistungsdurchsatz als ein CPU -Server für Deep Learning -Inferenz, um Ihnen eine gewisse Perspektive auf seine Leistung zu erhalten. Das ist ein massiver Leistungssprung.
Nvidia Quadro RTX 8000
Merkmale:
- Turing Architektur
- 576 Tensorkerne
- Cuda -Kerne: 4.608
- VRAM: 48 GB
- Speicherbandbreite: 672 GB/s
- 16.3 tflops
- Systemschnittstelle: PCI-Express
Rezension:
Der Quadro RTX 8000 ist eine Top-der-Line. Da diese Karte mit einer großen VRAM-Kapazität (48 GB) ausgestattet ist, wird dieses Modell für die Erforschung extra großer Computermodelle empfohlen. Bei NVLink kann die Kapazität auf bis zu 96 GB VRAM erhöht werden. Welches ist viel!
Eine Kombination aus 72 RT- und 576 -Tensor -Kernen für verbesserte Workflows führt zu über 130 Tflops der Leistung. Im Vergleich zu der teuersten Grafikkarte auf unserer Liste - dem Tesla v100 - bietet dieses Modell möglicherweise 50 Prozent mehr Speicher und schafft es dennoch, weniger zu kosten. Dieses Modell hat eine außergewöhnliche Leistung, während sie mit größeren Stapelgrößen an einer einzelnen GPU arbeiten, selbst bei installierten Speicher.
Auch wie Tesla V100 ist dieses Modell nur durch Ihr Preisdach begrenzt. Wenn Sie jedoch in die Zukunft investieren und in hochwertiges Computing investieren möchten, erhalten Sie einen RTX 8000. Wer weiß, Sie können die Forschung zu KI leiten. Der Quadro RTX 8000 basiert auf Turing Architecture. Im Gegensatz dazu basiert der V100 auf Volta -Architektur, sodass NVIDIA Quadro RTX 8000 als etwas moderner und etwas leistungsfähiger angesehen werden kann als der V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Details: Amazon
GeForce RTX 2080 Ti
Merkmale:
- Erscheinungsdatum: 20. September 2018
- Turing GPU Architecture und die RTX -Plattform
- Taktgeschwindigkeit: 1350 MHz
- CUDA -Kerne: 4352
- 11 GB der nächsten Generation, ultraschneller GDDR6-Speicher
- Speicherbandbreite: 616 GB/s
- Kraft: 260W
Rezension:
Die GEForce RTX 2080 TI ist eine Budgetoption, die ideal für kleine Modellierungs-Workloads und nicht für großflächige Schulungsentwicklungen ist. Dies liegt daran, dass es einen kleineren GPU -Speicher pro Karte hat (nur 11 GB). Die Einschränkungen dieses Modells werden beim Training einiger moderner NLP -Modelle offensichtlicher.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass diese Karte nicht konkurrieren kann. Das Gebläsedesign auf dem RTX 2080 ermöglicht weit dichtere Systemkonfigurationen - bis zu vier GPUs innerhalb einer einzelnen Workstation. Außerdem trainiert dieses Modell neuronale Netze mit 80 Prozent der Geschwindigkeiten des Tesla V100. Laut Lambdalabs 'Deep Learning Performance Benchmarks im Vergleich zu Tesla V100 beträgt der RTX 2080 73% der Geschwindigkeit von FP2 und 55% der Geschwindigkeit von FP16.
Zu guter Letzt kostet dieses Modell fast 7 -mal weniger als ein Tesla V100. Die GeForce RTX 2080 TI ist eine großartige GPU für Deep Learning und KI -Entwicklung von Preis- und Leistungsstandpunkt.
GeForce RTX 2080 Ti Details: Amazon
Nvidia Titan RTX
Merkmale:
- Erscheinungsdatum: 18. Dezember 2018
- Angetrieben von Nvidia Turing ™ Architektur für KI
- 576 Tensor -Kerne zur KI -Beschleunigung
- 130 Teraflops (TFlops) für Deep Learning Training
- CUDA -Kerne: 4608
- VRAM: 24 GB
- Speicherbandbreite: 672 GB/s
- Empfohlene Stromversorgung 650 Watt
Rezension:
Das Nvidia Titan RTX ist eine weitere Mittelklasse-Grafikkarte für Deep-Lernen und komplexe Berechnungen. Die 24 GB VRAM dieses Modells reicht aus, um mit den meisten Chargengrößen zu arbeiten. Wenn Sie jedoch größere Modelle trainieren möchten, kombinieren Sie diese Karte mit der NVLink -Brücke, um effektiv 48 GB VRAM zu haben. Diese Menge würde auch für große Transformator -NLP -Modelle ausreichen.
Darüber hinaus ermöglicht Titan RTX ein Training mit gemischten Prezision für Modelle (i.e., FP 16 zusammen mit FP32 -Akkumulation). Infolgedessen führt dieses Modell bei Operationen, bei denen Tensorkerne verwendet werden, ungefähr 15 bis 20 Prozent schneller durch.
Eine Einschränkung des Nvidia Titan RTX ist das Twin -Fan -Design. Dies behindert komplexere Systemkonfigurationen.
Insgesamt ist Titan eine ausgezeichnete Allzweck-GPU für nahezu jede tiefe Lernaufgabe. Im Vergleich zu anderen allgemeinen Grafikkarten ist es sicherlich teuer. Deshalb wird dieses Modell für Spieler nicht empfohlen. Dennoch würde ein zusätzliches VRAM und den Leistungsschub wahrscheinlich von Forschern geschätzt, die komplexe Deep -Learning -Modelle verwenden. Der Preis für das Titan RTX ist sinnvoll weniger als der oben gezeigte V100 und wäre eine gute Wahl, wenn Ihr Budget nicht zulässt, dass V100 tiefes Lernen erledigt, oder Ihre Arbeitsbelastung nicht mehr als die Titan RTX benötigt (siehe interessante Benchmarks)
Nvidia Titan RTX -Details: Amazon
AMD RX VEGA 64
Merkmale:
- Erscheinungsdatum: 14. August 2017
- Vega -Architektur
- PCI Express -Schnittstelle
- Taktgeschwindigkeit: 1247 MHz
- Stream -Prozessoren: 4096
- VRAM: 8 GB
- Speicherbandbreite: 484 GB/s
Rezension:
AMD hat eine intelligente Alternative, wenn Sie den NVIDIA -GPUs nicht mögen oder Ihr Budget nicht erlaubt, mehr als 2000 US -Dollar für eine Grafikkarte auszugeben. Häuser eine anständige Menge RAM, eine schnelle Speicherbandbreite und mehr als genug Stream -Prozessoren, ist RS Vega 64 von AMD sehr schwer zu ignorieren.
Die Vega -Architektur ist ein Upgrade der vorherigen RX -Karten. In Bezug auf die Leistung liegt dieses Modell nahe an der Geforce RTX 1080 TI, da beide Modelle ein ähnliches VRAM haben. Darüber hinaus unterstützt Vega die halbe Präzision der einheimischen (FP16). Die ROCM- und TensorFlow -Arbeiten, aber die Software ist nicht so reif wie in Nvidia -Grafikkarten.
Insgesamt ist das Vega 64 eine anständige GPU für Deep Learning und KI. Dieses Modell kostet unter 1000 USD gut und erledigt die Aufgabe für Anfänger. Für professionelle Anwendungen empfehlen wir jedoch, sich für eine NVIDIA -Karte zu entscheiden.
AMD RX VEGA 64 Details: Amazon
Auswählen der besten Grafikkarte für KI, maschinelles Lernen und tiefes Lernen
KI, maschinelles Lernen und Deep -Lern -Aufgaben Prozess hohen Datenprodukten. Diese Aufgaben können sehr anspruchsvoll für Ihre Hardware sein. Im Folgenden finden Sie die Funktionen.
Kerne
Als einfache Faustregel ist die Anzahl der Kerne, je größer die Anzahl der Kerne ist, desto höher ist die Leistung Ihres Systems. Die Anzahl der Kerne sollte ebenfalls berücksichtigt werden, insbesondere wenn Sie sich mit einer großen Datenmenge befassen. Nvidia hat seine Kerne Cuda genannt, während AMD ihre Kerne -Stream -Prozessoren aufruft. Gehen Sie für die höchste Anzahl von Verarbeitungskernen, die Ihr Budget zulässt.
Verarbeitungsleistung
Die Verarbeitungsleistung hängt von der Anzahl der Kerne im System ab, multipliziert mit den Taktgeschwindigkeiten, bei denen Sie die Kerne ausführen. Je höher die Geschwindigkeit und desto höher die Anzahl der Kerne, desto höher ist die Verarbeitungsleistung, die Ihre GPU Daten berechnen kann. Dies bestimmt auch, wie schnell Ihr System eine Aufgabe ausführt.
Vram
Video -RAM oder VRAM ist eine Messung der Datenmenge, die Ihr System sofort verarbeiten kann. Höheres VRAM ist für eine Deep Learning -Grafikkarte von entscheidender. VRAM ist für NLP nicht so wichtig oder für die Arbeit mit anderen kategorialen Daten.
Speicherbandbreite
Die Speicherbandbreite ist die Rate, mit der Daten in den Speicher gelesen oder gespeichert werden. In einfachen Worten ist es die Geschwindigkeit des VRAM. In GB/S gemessen, bedeutet mehr Speicherbandbreite, dass die Karte in kürzerer Zeit mehr Daten zeichnen kann, was sich in einen schnelleren Betrieb umsetzt.
Zusammenschaltung
Skalierbarkeit ist ein weiterer wichtiger Faktor, der berücksichtigt werden muss, wenn Sie in den GPU -Markt für Deep Learning eintauchen. Aber nicht alle GPUs sind skalierbar. Dann ist die Vernetzung nützlich. Die Verbindung gibt Ihnen die Möglichkeit, mehrere GPUs zu verwenden. Daher können Sie dann verteilte Schulungsstrategien für Ihre Anwendungen anwenden. Glücklicherweise sind alle in dieser Liste erwähnten GPUs skalierbar. Hinweis: Nvidia hat die Verbindungsfunktion bei allen GPUs, die vor RTX 2080 kam, entfernt.
Lizenzierung und unterstützende Software
Bitte erwägen Sie die Lizenzierung, bevor Sie in eine teure Grafikkarte investieren. Für alle Anwendungen können nicht alle Karten verwendet werden. Zum Beispiel hat Nvidia die Verwendung von CUDA-Software zusammen mit GPUs in Verbraucherqualität in einem Rechenzentrum eingeschränkt. Sie müssen also für Ihre Rechenzentrumsanwendungen zu GPUs für Produktionsgrades übergehen. Die NVIDIA -GPU. Das CUDA -Toolkit enthält GPU -Beschleunigungsbibliotheken, C & C ++ - Compiler, Optimierung und andere Debugging -Tools, mit denen Sie sofort loslegen können.
Kühlung
Die GPU -Temperatur kann ein erheblicher Engpass bei der Leistung sein, insbesondere wenn Sie eine NVIDIA -RTX -GPU haben. Der moderne GPUs erhöht ihre Geschwindigkeit auf ein Maximum, während ein Algorithmus ausgeführt wird. Sobald eine bestimmte Temperaturschwelle erreicht ist, verringert die GPU die Verarbeitungsgeschwindigkeit, um vor Überhitzung zu schützen.
Das Blower-Lüfterdesign für Luftkühler schiebt Luft außerhalb des Systems, während die Nicht-Blower-Ventilatoren Luft hineinsaugen. In der Architektur, in der mehrere GPUs nebeneinander platziert werden. Wenn Sie die Luftkühlung in einem Setup mit 3 bis 4 GPUs verwenden, vermeiden Sie Nicht-Blower-Lüfter.
Wasserkühlung ist eine weitere Option. Obwohl diese Methode teuer ist, ist diese Methode viel still und stellt sicher, dass selbst die kräftigen GPU -Setups während des gesamten Betriebs cool bleiben.
Abschließende Gedanken
Für die meisten Benutzer, die in Deep Learning eintauchen, bietet der RTX 2080 TI oder der RTX 3080 den größten Knall für Ihren Geld als Anfänger. Ihr einziger großer Nachteil ist eine begrenzte VRAM -Größe. Das Training mit größeren Chargengrößen ermöglicht es Modellen, schneller und genauer zu trainieren und viel Zeit des Benutzers zu sparen. Dies ist nur möglich, wenn Sie Quadro -GPUs oder einen Titan RTX haben. Mithilfe der halben Präzision (FP16) können Modelle mit unzureichender VRAM-Größe in den GPUs passen [2].
Für fortgeschrittenere Benutzer sollten Sie jedoch in Tesla V100 investieren. Das ist unsere Top -Auswahl für die beste Grafikkarte für Deep Learning, künstliche Intelligenz und Maschine. Das ist alles für diesen Artikel. Wir hoffen. Jeder hier erwähnte GPU. Sie werden auf jeden Fall Ihre ideale GPU unter ihnen finden. Viel Glück!